1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料  が格安となります。


☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『組合せ最適化入門:
 整数計画ソルバーからメタヒューリスティクスまで



 S211005AW1



 ☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆


開催日時:2021年10月5日(火)13:30-16:00、6日(水)13:30-16:00
受 講 料:1人様受講の場合 51,700円[税込]/1名
     
1口でお申込の場合 62,700円[税込]/1口(3名まで受講可能)

 ★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
 お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

 ★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

 ★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

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 講 師

 梅谷俊治(うめたにしゅんじ)  氏 

   大阪大学大学院 数理最適化寄附講座 教授(博士(情報学)) 

 <略歴>   1998年 大阪大学大学院 基礎工学研究科 博士前期課程修了
 2002年 京都大学大学院 情報学研究科 博士後期課程指導認定退学
 2003年 京都大学 博士(情報学)
  豊田工業大学助手、電気通信大学助教を経て、
 2008年 大阪大学大学院 情報科学研究科 准教授
 2020年10月より、数理最適化寄附講座 教授
  現在に至る.
 専門は,数理最適化,アルゴリズム.
 <学会、等>   日本オペレーションズ・リサーチ学会,情報処理学会,人工知能学会,The Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS),Mathematical Optimization Society(MOS), Association for the Advancement of Artificial Intelligence(AAAI),各会員.
 <近著>   2020年10月、「しっかり学ぶ数理最適化」(講談社)


 セミナーの概要

 

 産業や学術の幅広い分野における現実問題の多くが組合せ最適化問題にモデル化できることが再認識されるようになりました.特に,人工知能(AI)により解決したと報道される問題の中には,それが実は組合せ最適化問題であったというものが少なくありません.最近でも,宅配便の配送,インターネット広告配信,住宅における電力運用など,多くの現実問題に組合せ最適化が応用されています.
 組合せ最適化は,さまざまな数学をバックグラウンドに持つため,その最先端の技術を使いこなすことは容易ではありませんが,本講義では,組合せ最適化入門ということで,組合せ最適化の代表的な手法とその応用例を紹介します.


 講義項目

 

 初日(10月5日(火)13:30-16:00)

 1 組合せ最適化問題とその応用
  1.1 最適化手法による問題解決アプローチ
  1.2 組合せ最適化問題とその応用
  1.3 組合せ最適化問題の難しさ
  1.4 組合せ最適化問題に対する代表的なアプローチ


 2 整数計画ソルバーの利用法とモデル化
  2.1 線形計画問題と整数計画問題
  2.2 整数計画ソルバーの現状と利用法
  2.3 線形計画問題のモデル化
  2.4 整数計画問題のモデル化

 

 2日目(10月6日(水)13:30-16:00)


 3 近似解法と発見的解法
  3.1 近似解法の性能評価
  3.2 巡回セールスマン問題に対する性能保証付き近似解法
  3.3 巡回セールスマン問題に対する発見的解法
  3.4 巡回セールスマン問題に対する局所探索法


 4 メタヒューリスティクスとその実装
  4.1 メタヒューリスティクスの戦略
  4.2 巡回セールスマン問題に対するメタヒューリスティクスとその実装



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